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    <title>森林火情监控系统-Innovation</title>
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                            <li><a href="Background.html" style="color: black">项目背景</a></li>
                            <li><a href="Innovation.html" style="color: black">创新优势</a></li>
                            <li><a href="Application.html" style="color: black">实机操作</a></li>
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                        <h1 style="color: black">创新优势</h1>
                    </div>
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                        <ul>
                            <li><a href="Fire-Monitor.html" style="color:white"><i class="bi bi-house-fill"></i>Home</a></li>
                            <li><a style="color:white">YOLOv5</a></li>
                            <li><a style="color:white">并行注意力机制</a></li>
                            <li><a style="color:white">双光照估计的曝光矫正</a></li>
                            <li><a style="color:white">效果展示</a></li>
                        </ul>
                    </div>
                </div>
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                    <span><a style="color: red;font-size: 30px"><strong>Innovation</strong></a></span>
                    <h1>创新优势</h1>
                </div>
            </div>
        </div>
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                    <div class="content">
                        <div class="section-title text-center">
                            <h5>改进的YOLOv5-tiny网络</h5>
                        </div>
                        <p>YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，相比于YOLOv4，其速度与精度都得到了极大的性能
                            提升。具体包括：输入端的Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作；
                            基准端的Focus结构与CSP结构；Neck端的SPP与FPN+PAN结构；
                            输出端的损失函数GIOU_Loss以及预测框筛选的DIOU_nms。
                            我们在YOLOv5-tiny轻量化优秀网络结构的基础上，针对其特征提取网络，
                            引入了MobileNet网络的可分离卷积结构，
                            大大减小网络的计算量和参数量，极大地提高了网络的卷积推理效率。
                        </p>
                    </div>
                    <div class="border"></div>
                </div>
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                </div>
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                    <div class="content">
                        <div class="section-title text-center">
                            <br>
                            <h5>注意力并行机制</h5>
                        </div>
                        <p>U-Net模型是由Olaf Ronneberger在全卷积网络
                            (Fully convolutional networks, FCNs)的基础上进行优化得到的，
                            它解决了的U型结构解决了FCN无法获取上下文的信息和位置信息的弊端。
                            U-Net 与 FCN 算法都没有使用全连接层，取而代之的是卷积层，
                            相比于全连接层，卷积层能够实现权重稀疏与权值共享，
                            大大减少神经网络模型的参数量，进而提升模型训练的速度。
                        </p>
                    </div>
                    <div class="border"></div>
                </div>
            </div>
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                        <div class="section-title text-center">
                            <h5>双光照估计的曝光矫正</h5>
                        </div>
                        <p>双光照估计，其中，分别将曝光不足和过曝光校正作为输入图像和倒置输入图像的普通光照估计。通过对输入图
                            像进行双光照估计，得到两种中间曝光校正结果，一种是对欠曝光区域进行校正，另一种是对过曝光区域进行恢复。
                            然后利用多次曝光图像融合技术，将两幅中间曝光校正图像和输入图像中视觉上最优曝光部分自适应融合成全局良好曝光的图像。
                            该方法能够稳健地对各种曝光条件(如曝光不足、曝光过度、部分曝光不足和曝光过度)的图像
                            产生高质量的结果。
                        </p>
                    </div>
                    <div class="border"></div>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
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                <div class="section-title">
                    <span><a style="color: red;font-size: 30px"><strong>Presentation</strong></a></span>
                    <h1>项目效果展示
                    </h1>
                    <div class="career-text" >
                        <p style="font-size: 20px">
                            为了使检测结果更加准确，且可以适应多种复杂的野外光照环境，避免误判引起的资源浪费
                            我们搜集了一些特殊情况的图片及视频进行数据集训练，有效提高了监测的准确性和可靠性。
                            <br>
                          我们结合以上多种优势算法，集成出森林火情监控系统，用于对森林火情的实时监测
                            通过与无人机结合，大大降低了人力巡检成本，提高巡检效率。
                            可以兼顾安全性，高效性，及时性以及低成本性，是森林火情监测的有效方法。
                        </p>
                        <div class="career-btn">
                            <a href="Application.html">前往使用<i class="bi bi-arrow-right"></i></a>
                        </div>
                    </div>
                </div>
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                </div>
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